-
最近の投稿
- Development of an Adaptive Sliding Mode Controller using Neural Networks for Trajectory Tracking of a Cylindrical Manipulator
- Improving Human-Robot Teaching by Quantifying and Reducing Mental Model Mismatch
- Optimize the parameters of the PID Controller using Genetic Algorithm for Robot Manipulators
- Formal Modeling and Verification of Publisher-Subscriber Paradigm in ROS 2
- Coverage Path Planning in Precision Agriculture: Algorithms, Applications, and Key Benefits
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (32039) cs.CL (24230) cs.CR (2490) cs.CV (38296) cs.LG (36926) cs.RO (18723) cs.SY (2859) eess.IV (4600) eess.SY (2853) stat.ML (4879)
「physics.data-an」カテゴリーアーカイブ
Reproducing Bayesian Posterior Distributions for Exoplanet Atmospheric Parameter Retrievals with a Machine Learning Surrogate Model
要約 TauRex などの典型的な検索ソフトウェアを使用して、通過惑星の透過スペ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.LG, physics.data-an
Reproducing Bayesian Posterior Distributions for Exoplanet Atmospheric Parameter Retrievals with a Machine Learning Surrogate Model はコメントを受け付けていません
Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and Remote Sensing — A Review
要約 過去数十年間に、広範囲にわたる浸食現象の顕著な発現が世界中で研究されました … 続きを読む
カテゴリー: 74Lxx, 86-01, 91B05, cond-mat.dis-nn, cs.CV, J.2, physics.data-an, physics.geo-ph
Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and Remote Sensing — A Review はコメントを受け付けていません
ELUQuant: Event-Level Uncertainty Quantification in Deep Inelastic Scattering
要約 物理現象イベントレベルでの詳細な不確実性定量化 (UQ) のために、乗法正 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, nucl-ex, physics.data-an, stat.ML
ELUQuant: Event-Level Uncertainty Quantification in Deep Inelastic Scattering はコメントを受け付けていません
A Neural Scaling Law from Lottery Ticket Ensembling
要約 ニューラル・スケーリング則(NSL)とは、モデルの性能がスケールとともに向 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.data-an, stat.ML
A Neural Scaling Law from Lottery Ticket Ensembling はコメントを受け付けていません
Digital twins of nonlinear dynamical systems: A perspective
要約 デジタルツインは、最近幅広い分野で大きな注目を集めています。 非線形動的シ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, nlin.CD, physics.data-an
Digital twins of nonlinear dynamical systems: A perspective はコメントを受け付けていません
Toward Dynamic Stability Assessment of Power Grid Topologies using Graph Neural Networks
要約 気候変動を緩和するには、発電における再生可能エネルギーの割合を増やす必要が … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.data-an
Toward Dynamic Stability Assessment of Power Grid Topologies using Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません
Effective Latent Differential Equation Models via Attention and Multiple Shooting
要約 科学的機械学習 (SciML) は、ドメイン認識型の解釈可能なモデルと不可 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, physics.data-an, physics.med-ph
Effective Latent Differential Equation Models via Attention and Multiple Shooting はコメントを受け付けていません
Developing a Novel Image Marker to Predict the Responses of Neoadjuvant Chemotherapy (NACT) for Ovarian Cancer Patients
要約 目的: 術前補助化学療法 (NACT) は、進行期の卵巣がん患者に対する治 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.data-an, physics.med-ph
Developing a Novel Image Marker to Predict the Responses of Neoadjuvant Chemotherapy (NACT) for Ovarian Cancer Patients はコメントを受け付けていません
Consistency and adaptivity are complementary targets for the validation of variance-based uncertainty quantification metrics in machine learning regression tasks
要約 機械学習 (ML) 回帰タスクにおける信頼性の高い不確実性定量化 (UQ) … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.data-an, stat.ML
Consistency and adaptivity are complementary targets for the validation of variance-based uncertainty quantification metrics in machine learning regression tasks はコメントを受け付けていません
Inferring physical laws by artificial intelligence based causal models
要約 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の進歩により、科学研究に多くの道 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.data-an, quant-ph
Inferring physical laws by artificial intelligence based causal models はコメントを受け付けていません